Jurnal Kewirausahaan dan Bisnis Vol.27 No.2 December 2022 p-ISSN: 1979-861X  e-ISSN: 2549-1555

## Perencanaan Produksi Kerupuk Kulit Affifudin Selama Masa Pandemi
Covid-19

## Yusuf Mauluddin* dan Rosita
Program Studi Teknik Industri, Institut Teknologi Garut, Jl. Mayor Syamsu No.1 Jayaraga, Tarogong Kidul, Kabupaten Garut, 44151, Indonesia
*Corresponding author : yusuf.mauluddin@itg.ac.id
Dikirim: 15-02-2022; Diterima: 07-12-2022

## Abstrak
Perusahaan  Kerupuk  Kulit  Afifudin  merupakan  industri  kecil  yang terkena  dampak  pandemi  Covid-19.  Selama  pandemi,  wisatawan  yang berkunjung  ke  Kabupaten  Garut  turun  secara  drastis,  yang  berakibat  pada penjualan  oleh-oleh  seperti  kerupuk  kulit  menjadi  turun.  Perusahaan  terus berupaya  membuat  strategi  dalam  menghadapi  hal  tersebut.  Penelitian  ini bertujuan untuk  membantu perusahaan dalam membuat skenario perencanaan produksi  yang  masih  menguntungkan  selama  masa  pandemi  Covid-19. Perencanaan  produksi  dilaksanakan  dengan  dasar  permintaan  yang  menurun dan  kapasitas  yang  tetap.  Adapun  metode  yang  digunakan  adalah Linear Programming dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  keuntungan  yang  maksimal dengan  menggunakan  sumber  daya  yang  tersedia.  Hasil  dari  penyelesaian dengan  menggunakan  metode  tersebut,  diperoleh  jumlah  produksi  yang seharusnya  dilakukan  dengan  sumber  daya  yang  minimal  sehingga  sumber daya  tidak  berlebih.  Sumber  daya  yang  berlebih,  diatur  sedemikian  rupa sehingga  sumber  daya  yang  digunakan  sesuai  dengan  kebutuhan.  Hasil  dari penelitian  ini  yaitu  dengan  skenario  pengaturan  sumber  daya  jam  kerja berdasarkan  hari  kerja,  tenaga  kerja  serta  kombinasi  keduanya.  Skenario pengaturan  jam  kerja  yang  terpilih  yaitu  dengan  mengatur  jam  kerja  pada setiap hari kerjanya .
Kata kunci : jam kerja; kerupuk kulit; linier programming ; perencanaan produksi

## Abstract
Afifudin's  skin  cracker  company  is  a  small  industry  affected  by  the  Covid-19 pandemic. During the pandemic, tourists visiting Garut Regency dropped drastically, decreasing sales of souvenirs such as skin crackers. The company continues to develop strategies to deal with this. This study aims to assist companies in making production planning scenarios that are still profitable during the Covid-19 pandemic. Production planning  is  carried  out  based  on  declining  demand  and  fixed  capacity.  Linear
Programming  is  used  to  get  maximum  profit  by  using  available  resources.  The completion results utilizing this method obtained the amount of production that should be done with minimal resources so that resources are not excessive. Excess resources are arranged  so  that  the  resources  used  are  by  the  needs.  The  results  of  this  study  are scenarios  for  setting  working  hours  resources  based  on  working  days,  labor,  and  a combination of both. The selected scenario for setting working hours is to set working hours on each day.
Keywords: linear  programming;  production  planning;  skin  crackers;  weekdays; working hours

## PENDAHULUAN
Kabupaten  Garut  merupakan salah  satu  daerah  kunjungan  wisata di Jawa Barat (Trihayuningtyas et al., 2019) .  Kerupuk  kulit  menjadi  buah tangan  khas  Kabupaten  Garut  yang banyak  digemari  masyarakat  lokal maupun  wisatawan  yang  datang  ke Kabupaten  Garut (Nasrudin  & Nurbani,  2019) .  Seiring  dengan naiknya jumlah
wisatawan, permintaan  pada  kerupuk  kulit  juga meningkat.  Untuk  menanggapi  hal tersebut,    perusahaan  perlu  untuk meningkatkan kapasitas produksinya. Namun  ketika  pandemi  Covid-19  di tahun
2020 berpengaruh pada kedatangan wisatawan sehingga penjualan pada kerupuk kulit
menjadi  berkurang (Arkhano,  2022) . Hal tersebut mengakibatkan perlunya penyesuaian kapasitas produksi. Perencanaan kapasitas produksi yang tepat  sangat  diperlukan  sehingga dapat  meminimasi  pada  biaya produksi yang keluarkan.
Signal  Leathe r’s  merupakan salah  satu  industri  rumahan  yang memproduksi  kerupuk  kulit  di  Kota
Garut dengan merek dagang “Af i fudin”  yang  menerima  dampak dari penurunan kunjungan wisatawan  akibat  pandemi  Covid-19.
Perusahaan  kerupuk  kulit  tersebut
memiliki kapasitas produksi sebanyak  340  kg/bulan  dengan penjualan  rata-rata  sebanyak  300 kg/bulan.  Pembatasan  sosial  di Kabupaten  Garut  yang  dimulai  pada bulan  Maret  2020,  menyebabkan fluktuasi  penjualan  kerupuk  kulit Afifudin sehingga mengalami penurunan penjualan. Pada  periode  Februari – Maret 2020 penjualan kerupuk kulit Afifudin mengalami penurunan, meskipun  pada  periode  April  2020 mengalami kenaikan kembali. Selanjutnya  untuk  periode  Mei – Juli 2020  memiliki  pola  penjualan  naik turun  seperti  periode  sebelumnya khususnya di tempat wisata.
Kemudian  pada  periode  Agustus –
Desember  2020  penjualan  mengalami kenaikan dikarenakan adanya kebijakan  tempat  wisata  dapat dioperasikan kembali. Kondisi penjualan kerupuk kulit Afifudin yang tidak menentu menyebabkan  perusahaan  Signal
L eather’s mengalami  kerugian  dan penurunan  keuntungan.  Hal  ini terjadi  karena  strategi  perencanaan produksi  dengan  kapasitas  produksi yang dilakukan tetap namun permintaan mengalami fluktuasi yang tidak  signifikan,  sehingga  produk banyak  yang  tidak  terjual  dan menyebabkan kerugian secara
finansial. Biaya produksi dipengaruhi oleh  kebutuhan  bahan  baku,  ongkos tenaga  kerja  dan  lainnya (Abidin  et al., 2020) . Optimasi merupakan suatu proses meminimalkan biaya ( cost ) dan memperoleh keuntungan yang
maksimal (Firmansyah  et  al.,  2020) . Pada  perencanaan  produksi,  sangat penting  untuk  merencanakan  strategi yang  digunakan  agar  sumber  daya yang  dimiliki  dapat  dialokasikan dengan baik sehingga dapat meminimalkan  biaya  tetapi  masih dapat  menghasilkan  keuntungan yang maksimal (Taylor, 2005) . Optimasi pada perencanaan produksi perlu memperhatikan kendala- kendala yang menjadi pembatas pada saat  produksi.  Kendala  tersebut seperti pada kapasitas mesin atau alat yang digunakan, bahan baku, permintaan konsumen, jam kerja serta jumlah  pekerja (Budiyanto  et  al.,
2017) . Metode Linear Programming (programa  linear)  dapat  digunakan dalam  menyelesaikan  permasalahan optimasi dalam perencanaan produksi.  Penggunaan  programa linear  pada  penelitian  mengenai perencanaan produksi telah dilakukan  oleh  beberapa  peneliti. Nuryana (2019) , menggunakan
metode  tersebut  untuk  menentukan jumlah  yang  optimum  pada  UMKM Raina  Kertas  sehingga  menghasilkan keuntungan yang maksimal. Hal yang sama  juga  dilakukan  oleh Alfian (2016) ,  di  perusahaan  mebel  dan Erfianti  &  Muhaijir  (2019) ,  di perusahaan konveksi hijab.
Penggunaan  programa  linear  juga digunakan  pada  kasus  perencanaan tenaga  kerja (Anugerah,  2014) .  Kasus
lain  penggunaan  programa  linear adalah pada kasus persediaan (Abidin et  al.,  2020) .  Pada  kasus  tersebut diperoleh optimasi dalam pengambilan  keputusan  penyedian tangki  baru  dalam  persediaan sodium hypochlorite .
Merujuk  pada  beberapa  hasil penelitian sebelumnya, permasalahan yang  terjadi  di  perusahaan Signal L eather’s yaitu  bagaimana  membuat perencanaan  produksi  pada  kerupuk kulit  Affifudin  di  masa  pandemi Covid-19, cocok  dikerjakan  dengan metode  programa  linear.  Metode tersebut dapat memberikan keuntungan maksimal atau memberikan biaya minimal, dan juga membantu  mengalokasikan  sumber daya.  Penggunaan  programa  linear akan  mampu  menjawab  tujuan penelitian yaitu membantu perusahaan dalam membuat skenario perencanaan  produksi  yang  masih memberikan  keuntungan  di  masa pandemi Covid-19.

## METODE
Penelitian dilakukan di perusahaan  kerupuk  kulit  Signal Leather’s  denga n  merk  dagang Affifudin  dari  bulan  Maret  sampai bulan  September  2021.  Data  yang diambil  yaitu  data  permintaan periode  2020,  data  biaya  produksi, data  produk,  data  waktu  pembuatan produk,  data  tenaga  kerja  dan  jam kerja,  dan  data  bahan  baku.  Metode yang  digunakan  yaitu  programa linear  untuk  memastikan  kebutuhan sumber  daya (Aksan  et  al.,  2020) . Selanjutnya  dilakukan  pemilihan rekomendasi perbaikan .
Studi Pendahulu 1. Identifikasi Masalah 2. Studi Literatur 3. Studi Lapangan Pendekatan Metode Operasional Pengumpulan Data Pengolahan Data Analisis dan Pembahasan Kesimpulan dan Saran
Gambar 2. Metodologi penelitian . Adapun langkah-langkah dalam penelitian ini yaitu sebagai berikut:

## 1. Studi Literartur
a. Identifikasi masalah. Identifikasi masalah  meliputi  karakteristik masalah  yang  ada,  khususnya pada bagian produksi.
b. Studi Literatur. Dilakukan untuk mengetahui  teori  yang  akan digunakan
dalam menyelesaikan masalah. c. Studi Lapangan. Dilakukan untuk  mengetahui  kesesuaian antara  konsep  yang  akan digunakan  dengan  kenyataan yang terjadi.

## 2. Pendekatan Metode Operasional
Terdapat  beberapa  pendekatan metode  operasional  yang  digunakan dalam  penelitian  ini.  Pendekatan metode  operasional  yang  dilakukan diantaranya yaitu:
a. Menentukan  permintaan  produk ( demand ) dimasa yang akan datang dengan  menggunakan  peramalan metode single moving average b. Menentukan  keoptimalan  sumber daya yang tersedia dalam memenuhi demand menggunakan pendekatan linear programming c. Menentukan  kebutuhan  jam  kerja serta  mengatur  kebutuhan  jam kerja  dalam  memenuhi demand dengan  menggunakan  pendekatan pembuatan  skenario (Nasution,
2008)
d. Skenario tersebut terdiri dari:
1) Pengaturan Hari Kerja
2) Pengaturan Tenaga Kerja
3) Pengaturan  Hari  Kerja  dan
Tenaga Kerja Ada  beberapa  tahapan  yang dilakukan dalam menyelesaikan kasus  dengan  program  linear  yaitu sebagai berikut:
a. Pendefinisian variabel keputusan Variabel  keputusan  merupakan variabel  yang  digunakan  dalam penentuan  solusi  optimal (Oladejo  et al.,  2019) .  Misalnya  dalam  kasus maksimasi, berarti variabel keputusannya  adalah  banyaknya produk  yang  dihasilkan  dengan sumber  daya  yang  tersedia  sehingga menghasilkan  solusi  yang  optimal.
Biasanya variabel keputusan dimisalkan  sebagai    ,  =  1,2,3, … , 𝑛
dengan 𝑥𝑗 menyatakan  variabel keputusan  ke − 𝑗 dan 𝑛 menyatakan
banyaknya variabel
keputusan (Pamungkas  &  Arief,  2018) .  Pada penelitian  ini,  variabel  keputusannya berupa  banyaknya  produk  kerupuk kulit yang harus diproduksi.
b. Penetapan fungsi tujuan
Fungsi  tujuan  merupakan  hasil yang  ingin  dicapai,  dapat  berupa maksimasi  atau  minimasi (Makni  et al.,  2019) .  Maksimasi  berkaitan dengan keuntungan,
minimasi berkaitan dengan biaya (Mabrur et al., 2021) .
c. Penetapan fungsi kendala Fungsi  kendala  merupakan  hal- hal  yang  dapat  menjadi  kendala dalam penyelesaian
masalah. Keterbatasan  dalam  penelitian  ini yaitu permintaan, tenaga kerja, bahan baku,  jam  kerja  dan  sebagainya (Sanny et al., 2011) .
d. Pembuatan model
Pembuatan  model  dilakukan berdasarkan variabel keputusan, fungsi tujuan, fungsi kendala.
Ditetapkan  pula  kendala  non  negatif. Model akan diformulasikan ke dalam bentuk matematik (Sitangganga,
2021) .

## 3. Pengumpulan Data
Data  yang  dikumpulkan  yaitu data  primer  dan  data  sekunder.  Data primer merupakan data yang didapatkan  langsung  dari  hasil wawancara seperti informasi perusahaan (Alfian,  2016) .  Data sekunder  merupakan  data  yang didapatkan  secara  tidak  langsung seperti  data  arsip  perusahaan (Sanny et  al.,  2011) .  Data  yang  dibutuhkan untuk menyelesaikan masalah yaitu:
a. Data jenis produk
b. Data harga produk
c. Data tenaga kerja dan jam kerja
d. Data penjualan masa lalu
e. Data bahan baku
f. Data upah tenaga kerja
4. Pengolahan Data Data yang dikumpulkan dihimpun  dengan  menggunakan Microsoft  Excel  agar  memudahkan proses pengolahan data.   Pengolahan data  akan mengikuti  langkah sebagai berikut. a. Peramalan. Dilakukan untuk mengetahui  jumlah  permintaan produk  yang  diperkirakan  akan terjadi (Robial, 2018) . b. Penetapan  kebutuhan  jam  kerja. Penetapan  kebutuhan  jam  kerja dilakukan  untuk  mengetahui  jam kerja yang harus tersedia. Penetapan  kebutuhan  jam  kerja dilakukan  berdasarkan  banyaknya permintaan  produk  dan  waktu pembuatan  pada  setiap  periode (Azhari et al., 2020) . c. Pengaturan  Jam  Kerja.  Pengaturan jam kerja dilakukan untuk menyediakan  jam  kerja  sesuai kebutuhan  sehingga  biaya  tenaga kerja dapat diminimalisir.
5. Analisis dan Pembahasan Analisis dan pembahasan merupakan penjelasan lebih rinci dari penyelesaian  masalah  perencanaan produksi pada penelitian ini. Analisis dan  pembahasan  dilakukan  untuk membandingkan temuan di lapangan dengan teori keilmuan dari permasalahan tersebut.

## 6. Kesimpulan dan Saran
Kesimpulan berisi  rekomendasi perbaikan  yang  tepat  yang  dapat digunakan dalam perencanaan produksi. Saran dapat berupa langkah  yang  dilakukan  baik  oleh perusahaan atau pun oleh peneliti

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  yang  dilakukan yaitu  pengaturan  tenaga  kerja  yang dapat meminimalkan
biaya.
Pengaturan  tenaga  kerja  didasarkan dari  kebutuhan  tenaga  kerja  pada setiap  periodenya.  Tenaga  kerja yang sesuai  dengan  kebutuhan  setiap periode  dapat  mengurangi  kerugian pada  biaya  produksi (Anugerah,
2014) . Permintaan produk pada bulan Januari sampai dengan bulan
Desember  2020  dan  ditambah  bulan Januari  dan  Februari  2021  dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data permintaan produk Bulan Varian Rasa (kg) Jumlah Ori Pedas  Balado 1 380,8 25,9 0,0 406,7 2 219,3 0,0 131,8 351,1 3 105,4 84,2 0,0 189,6 4 205,7 69,1 0,0 274,8 5 68,0 58,3 0,0 126,3 6 187,0 10,8 0,0 197,8 7 166,6 8,6 0,0 175,2 8 358,7 45,4 0,0 404,1 9 351,9 97,2 0,0 449,1 10 744,6 0,0 0,0 744,6 11 302,6 0,0 0,0 302,6 12 426,7 75,6 0,0 502,3 13 229,5 0,0 0,0 229,5 14 266,9 10,8 0,0 277,7
Sumber: Data perusahaan
Pengolahan  yang  dilakukan yaitu peramalan, optimalisasi sumber
daya,  perhitungan  kebutuhan  jam kerja dan biaya kerja.

## Peramalan
Peramalan yang dilakukan dalam  penelitian  ini  yaitu  peramalan jangka  pendek  untuk  satu  bulan  ke depan  dengan  menggunakan Single Moving  Average (Robial,  2018) .  Hasil Peramalan  permintaan  1  bulan selanjutnya  dapat  dilihat  pada  Tabel 2.
Tabel 2. Peramalan permintaan Bulan ( t ) Varian Rasa (kg) Ori Pedas Balado 15 234 37 7

## Perencanaan Kapasitas
Terdapat  5  orang  tenaga  kerja dengan  upah  harian  sebesar  Rp. 60.000  selama  8  jam  kerja  untuk membuat  340  kg  produk  pada  setiap produksinya.  Tenaga  kerja  mendapat upah  Rp.  7.000/jam.  Adapun  hari kerja dari masing-masing tenaga kerja dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Kapasitas tenaga kerja
Jenis Keg. Tenaga kerja (TK) Hari Kerja/ Minggu Jam kerja/ Minggu Jam kerja/ Bulan 1 TK 1 2 16 64 2 TK 2 6 48 192 3 TK 3 5 40 160 4 TK 4 5 40 160 5 TK 5 5 40 160 Total 184 736 Jenis kegiatan: 1. Penjemuran
2. Penggorengan Tahap 1
3. Penggorengan Tahap 2
4. Pengemasan
5. Pengemasan
Optimalisasi Optimalisasi sumber daya dihitung menggunakan metode programa  linear  dengan  bantuan software LINDO.
1) Variabel keputusan Produk kerupuk kulit memiliki 3 varian  produk  yaitu  original,  pedas dan  balado.  Harga  dari  varian original  yaitu  Rp.110.000/kg,  varian pedas  Rp.  130.000/kg,  dan  varian balado  Rp.  120.000/kg.  Kebutuhan bahan  baku  untuk  masing-masing varian yaitu 0,8 kKg.
Berikut  merupakan  variabel keputusan  untuk  3  varian  produk tersebut:
X1 : Varian Original X2 : Varian Pedas X3 : Varian Balado
2) Fungsi tujuan Fungsi tujuan yang ingin dicapai pada  perhitungan  ini  yaitu  untuk mengetahui bahwa kebutuhan
sumber  daya  yang  tersedia  dapat memenuhi  permintaan  produk  setiap periodenya. Hal ini dilakukan dengan fungsi  tujuan  maksimasi (Abidin  et al.,  2020) .  Berikut  merupakan  fungsi tujuan dari maksimasi (Pulukadang et al., 2018).
C 1 X 1 + C 2 X 2 + C3X 3 ………………… (1) 110.000 X 1 +130.000 X 2 +120.000 X 3 … .(2) Dimana :
: Nilai keuntungan X 1 : Variabel keputusan X 1 : Nilai keuntungan X 2
: Variabel keputusan X 2
: Nilai keuntungan X 3
: Variabel keputusan X
3) Fungsi kendala
Terdapat  3  fungsi  kendala  pada permasalahan  di  penelitian  ini  yaitu kendala  bahan  baku,  kendala  jam kerja, kendala demand . Waktu
pembuatan  untuk  masing-masing produk  yaitu  untuk  varian  original selama  1,7  jam,  dan  untuk  varian pedas  serta  balado  yaitu  selama  2,16 jam.  Adapun  kendala demand yaitu banyaknya demand yang  ada  pada setiap  bulannya.  Berikut  merupakan fungsi kendala pada model programa linear ini (Budiyanto et al., 2017).
…………… (3)
………… ...(4) ……………………………… ...(5) ……………………………… ...(6)
……………………………… ...(7) 4) Pembuatan model Variabel keputusan, fungsi tujuan  dan  fungsi  kendala  dibuat menjadi  sebuah  model  matematik seperti berikut (Nursyanti, 2019) .
………… .(8)
……………(9) ………… ..(10) ……………………………… .(11)
……………………………… .(12)
……………………………… .(13)
5) Pemenuhan permintaan Pemenuhan  permintaan  pada periode  selanjutnya  akan  dilakukan berdasarkan  sumber  daya  yang tersedia.  Keputusan  terpenuhinya permintaan  dengan  jam  kerja  yang tersedia dapat dilihat dari optimalnya jam  kerja  yang  tersedia  dari  hasil perhitungan  menggunakan  programa linear (Adtria  et  al.,  2021) .  Berikut merupakan  rekapitulasi  pemenuhan permintaan  dengan  jam  kerja  yang
tersedia.  Berdasarkan  Tabel  4,  dapat diketahui  dengan  jam  kerja  yang tersedia sebanyak 736 jam, permintaan  produk  pada  periode selanjutnya dapat terpenuhi.

## Tabel 4. Pemenuhan kebutuhan
t Kebutuhan Jam Kerja(jam) Jam Kerja
Tersedia Terpenuhi X 1 X 2 X 3 15 392 80 15 736 Terpenuhi

## Kebutuhan Jam Kerja
Kebutuhan  jam  kerja  dapat diketahui  dengan  mengalikan  jam kerja  dengan  banyaknya  permintaan masing-masing  produk (Budiyanto  et al., 2017) . Keputusan untuk menambah  atau  mengurangi  jam kerja dilakukan dengan membandingkan  kebutuhan  rata-rata jam  kerja  dengan  jam  kerja  yang tersedia (Krisnadewi  &  Setiawan, 2018) .  Jika  kebutuhan  jam  kerja kurang  dari  jam  kerja  yang  tersedia maka  dilakukan  pengurangan  jam kerja.  Kebutuhan  jam  kerja  dapat dilihat pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Kebutuhan jam kerja
t Kebutuhan Jam Kerja Jam Kerja Tersedia Keterangan 15 493 736 Pengurangan jam kerja

## Pengaturan Jam Kerja
Pengaturan  jam  kerja  dilakukan dengan  mengurangi  hari  kerja,  atau tenaga  kerja,  atau  keduanya  dengan tujuan mencari jam kerja yang paling minimal  serta  dapat  memenuhi kebutuhan  jam  kerja (Aksan  et  al., 2020) .  Adapun  pekerja  pada  setiap kegiatan diasumsikan menjadi : P 1 : Pekerja di bagian Penjemuran
P 2 : Pekerja di bagian Penggorengan Tahap 1 P 3 : Pekerja di bagian Penggorengan Tahap 2
P 4 : Pekerja di bagian Pengemasan P 5 : Pekerja di bagian Pengemasan
1) Pengaturan Hari Kerja
Pengaturan  hari  kerja  yaitu dengan  mengurangi  kapasitas  hari kerja  (Tabel  3)  pada  setiap  periode berdasarkan  kebutuhan  jam  kerja. Pada  Tabel  6  terlihat  kebutuhan  jam kerja dapat diatasi dengan mengurangi hari kerja setiap pegawai. Tabel 6. Pengaturan hari kerja Kebutuhan Jam Kerja Hari Kerja (hari) Jam Kerja P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 493 1 4 4 4 3 512 Sehingga didapatkan biaya tenaga kerja pada periode selanjutnya yaitu seperti pada tabel 7 berikut. Tabel 7. Biaya tenaga kerja Periode Biaya Jam Kerja 15 Rp      3.840.000,00 2) Pengaturan Tenaga Kerja Pengaturan  jam  kerja  dengan tenaga  kerja  yaitu  mengurangi pekerja atau dilakukannya pemecatan.  Tabel  8    merupakan pengaturan  jam  kerja  berdasarkan pengurangan tenaga kerja.
Tabel 8 . Pengaturan tenaga kerja
Kebutuhan Jam Kerja Jumlah Pekerja (Pekerja) Jam Kerja P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 493 0 6 5 5 0 512 Pengurangan tenaga kerja dilakukan  pada  bagian  penjemuran (P1)  dan  bagian  pengemasan  (P5). Biaya pemecatan pekerja berdasarkan peraturan pemerintah pasal 40 ayat 2,
pekerja  yang  bekerja  selama  1  tahun lebih  atau  kurang  dari  2  tahun  maka diberi  pesangon  sebanyak  2  bulan upah.  Tabel  9  memperlihatkan  biaya tenaga kerja yang terjadi.
Tabel 9. Biaya tenaga kerja Periode Biaya Jam Kerja 15 Rp         5.100.000,00 3) Pengaturan Hari Kerja dan Tenaga Kerja Pengaturan ini dilakukan
dengan  mengurangi  jam  kerja  serta tenaga  kerja.  Pengurangan  hari  kerja dilakukan pada bagian penggorengan tahap  1  dan  2,  serta  bagian pengemasan. Pada Tabel 10 memperlihatkan pengaturan jam kerja dengan  mengurangi  hari  kerja  dan tenaga kerja.
Tabel  10.  Pengaturan  hari  kerja  dan tenaga kerja Kebutuhan Jam Kerja Jumlah Pekerja Jam Kerja P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 493 0 5 5 4 3 512
Biaya yang tenaga yang
dikeluarkan  oleh  perusahaan  pada setiap  periode  diperlihatkan  pada Tabel 11.
Tabel 11. Biaya tenaga kerja Periode Total Biaya Tenaga Kerja 15 Rp         4.400.000,00
Pengaturan  jam  kerja  yang terbaik  yaitu  jika  jam  kerja  dapat memenuhi kebutuhan jam kerja tetapi memiliki  jam  kerja  yang  lebih minimal  dari  jam  kerja  yang  tersedia
(Haslan, 2018) . Tabel 12 memperihatkan pengaturan jam kerja. Tabel 12. Jam kerja minimal Keterangan Jam Kerja Kebutuhan Jam Kerja 493 Pengurangan Hari Kerja 512 Pengurangan Tenaga Kerja 512 Pengurangan  Hari  Kerja  dan Tenaga Kerja 512 Tabel 13 merupakan rekapitulasi dari  biaya  tenaga  kerja  masing- masing pengaturan.
Tabel 13. Biaya tenaga kerja minimal
Keterangan Biaya Pengurangan Hari Kerja Rp  3.840.000,00 Pengurangan Tenaga Kerja Rp  5.100.000,00 Pengurangan Hari Kerja dan Tenaga Kerja Rp 4.400.000,00 Berdasarkan Tabel 13, pengaturan jam kerja dengan melakukan  pengurangan  hari  kerja pekerja,  memiliki  biaya  yang  lebih minimal dibandingkan dengan pengaturan kerja dengan mengurangi tenaga  kerja  serta  pengurangan  kerja dengan  mengurangi  hari  kerja  dan tenaga  kerja.  Pengurangan  jam  kerja memungkinkan  perusahaan  dapat mengatur  kebutuhan  jam  kerja  yang harus  disediakan  untuk  memenuhi kebutuhan  jam  kerja (Haslan,  2018) . Pemenuhan  kebutuhan  jam  kerja yang  dapat  digunakan  memenuhi permintaan produk akan berpengaruh terhadap biaya produksi
(Suryanto et al., 2019) . Biaya jam kerja yang  minimal  dapat  mengurangi biaya  produksi  sehingga  kerugian akan lebih sedikit.
Jam  kerja  yang  disediakan sebanyak  512  jam  dapat  diketahui maksimum  produk  yang  dapat dihasilkan dengan melakukan analisis sensitivitas  dengan  model  sebagai berikut:
a. Fungsi tujuan Maksimasi: X 1 + X 2 + X 3 b. Batas Kendala Bahan baku a 1 x 1 + b 2 x 2 + a 3 x 3 ≤ b 1
Permintaan x 1 ≥ d 1 x 2 ≥ d 2 x 3 ≥ d 3 sehingga  formulasi  matematika yang  dapat  dibuat  yaitu  seperti berikut max = x 1 + x 2 + x 3 subject to 1.7 x 1 + 2.16 x 2 + 2.16 x 3 ≤ 512 x 1 ≤ 234 x 2 ≤ 37 x 3 ≤ 7 end.
Formulasi  tersebut  dimasukkan ke dalam software Lindo.
Kendala  3  dengan
Allowable Increase 11.270588  dan Allowable Decrease 234  menunjukkan  bahwa perusahaan  dapat  menaikkan  jumlah pesanan  varian  original  (X1)  dalam batas  11.270588  kg  dan  menurunkan jumlah  pesanan  dalam  batas  234  kg. Kendala  4  dengan Allowable  Increase
8.87037  dan Allowable  Decrease 37 menunjukkan  bahwa  perusahaan dapat  menaikkan  jumlah  pesanan varian pedas (X2) dalam batas 8.87037 kg  dan  menurunkan  jumlah  pesanan dalam batas 37 kg. Kendala 5 dengan Allowable Increase 8.87037 dan Allowable  Decrease 7  menunjukkan bahwa  perusahaan  dapat  menaikkan jumlah  pesanan  varian  pedas  (X3) dalam batas 8.87037 kg dan menurunkan  jumlah  pesanan  dalam batas 7 kg.

## Tabel 14. Rekapitulasi analisis sensitivitas
Produk Maks Demand (kg) Min Demand (kg) Maks Produksi (kg) Min Produksi (kg) Original 245 234 245 234 Pedas 46 37 46 37 Balado 16 7 16 7 Total 307 278 307 278 Berdasarkan  Tabel  14  ,  dengan waktu  minimal  512  jam  perusahaan dapat memproduksi maksimum sebanyak  307  kg,  dan  perusahaan dapat memproduksi
minimal sebanyak  278  kg.  Jika  demand melebihi  kapasitas  minimal  demand, maka  penambahan  demand  hanya diperbolehkan  sampai  batas  demand maksimum. Jika demand kurang dari demand minimal maka harus
dilakukan  perencanaan  produksi ulang.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang telah  dilakukan  dapat  disimpulkan bahwa  perencanaan  produksi  yang dilakukan  pada  periode  selanjutnya adalah  memproduksi  jenis  produk kerupuk  kulit  secara  konstan  dengan tiga  jenis  varian  kerupuk  kulit  yaitu varian  rasa  original  sebanyak  234  kg, pedas  sebanyak  37  kg  dan  balado sebanyak  7  kg.  Adapun  skenario pengaturan  jam  kerja  yang  dapat digunakan yaitu pengaturan jam kerja berdasarkan  hari  kerja,  pengaturan
jam  kerja  berdasarkan  tenaga  kerja dan pengaturan jam kerja
berdasarkan  hari  kerja  dan  tenaga kerja.  Skenario  yang  terpilih  untuk menyesuaikan  kebutuhan  jam  kerja yaitu  skenario  pengaturan  jam  kerja berdasarkan  hari  kerja.  Rata-rata pengurangan  hari  kerja  pada  setiap pekerja  yaitu  sebanyak  1  hari  kerja. Berdasarkan  hasil  analisis  sensitivitas menunjukkan  bahwa  dengan  jam kerja  512  jam  produksi  maksimum yang dapat dilakukan yaitu sebanyak 307  kg  dan  minimal  produksi  yang dapat  dilakukan  yaitu  sebanyak  278 kg.  Jika demand melebihi  kapasitas minimal  permintaan  (278  kg)  maka penambahan demand hanya diperbolehkan sampai batas permintaan  maksimum  (307  kg).  Jika permintaan menurun dari permintaan minimal  (278  kg)  maka  harus dilakukan  perencanaan  produksi ulang.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  terima  kasih  kami haturkan  kepada  Prodi  Teknik Industri  Institut  Teknologi  Garut yang  telah  menyediakan  sarana  dan prasarana  serta  dukungan  dalam penulisan jurnal ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Abidin,  R.  Z.,  Sudarto,  S.,  &
Hasibuan, S. (2020). Optimalisasi persediaan produk sodium hypochlorite menggunakan pendekatan linier programming. Jurnal  INTECH  Teknik  Industri , 6(2), 177 – 182. https://doi.org/10.30656/intech .v6i2.2706 Adtria,  K.  V.,  Kamid,  &  Rarasati,  N. (2021). Analisis sensitivitas dalam  optimalisasi  produksi makaroni  iko  menggunakan linear  programming. Matematika dan  Pendidikan  Matematika ,  3(2),
1 – 9.
Aksan,  A.,  Rangkuti,  A.,  &  Ribal,  A. (2020).  Optimization  of  CV. Amanda  Makassar  Production planning in the time of Covid-19 using  multiple  goal  linear program model. Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi , 17(2), 189 – 201.
https://doi.org/10.20956/jmsk. v17i2.11793
Alfian, A., Hastarina, M., & Wahyudi, B.  (2016).  Perencanaan  Produksi dengan  Metode  Simpleks  untuk
Memaksimalkan Keuntungan (Studi Kasus UKM Mebek Urang Tobo). Intergrasi  Jurnal  Ilmiah Teknik Industri , 1(1), 1 – 8. https://doi.org/10.32502/js.v1i1
.2963
Anugerah,  R.,  &  Devi,  M.  (2014). Pendekatan  Program  Linier Dalam  Perencanaan  Tenaga Kerja  Pada  Dept.  Head  Analize Di Pt. Indonesia Epson Industri. Jurnal  Integrasi  Sistem  Industri , 1(1), 36 – 47.
Arkhano,  S.  R.  (2022).  Strategi pengembangan  objek  wisata Cipanas Kabupaten Garut menghadapi  kondisi  adaptasi kebiasaan baru. Jurnal Riset Ilmu Ekonomi dan Bisnis , 1 – 8. https://doi.org/10.29313/jrieb.v
i.611
Ary,  M.  (2017).  Optimasi  baru program  linear  multi  objektif
dengan  simplex  lp  untuk perencanaan  produksi. Jurnal Informatika , 4(2), 222 – 229. https://doi.org/10.31294/ji.v4i2
.2298
Azhari,  D.  Y.,  Adriantantri,  E.,  & Sujianto. (2020). Optimasi perencanaan produksi menggunakan linear programming  dan  perencanaan bahan baku  di CV. Widi Kauza,
Malang. Jurnal  Valtech  (Jurnal Mahasiswa  Teknik  Industri) ,  3(2), 200 – 204.
Budiyanto, Mujiharjo, S., & Umroh, S.
(2017). Maksimalisasi profit pada  Perusahaan  Roti  Bunda Bakery  menggunakan  metode simplek. Agroindustri ,  7(2),  84 – 98.
https://doi.org/10.31186/j.agro industri.7.2.84-98
Erfianti, R.,  & Muhaijir, M.  N. (2019).
Optimasi produksi hijab menggunakan  program  linear multi  objective  fuzzy. Jambura
Journal  of  Mathematics ,  2(1),  22 – 29. https://doi.org/10.34312/jjom.v 2i1.2406
Firmansyah,  F.,  Panjaitan,  D.  J.,
Salayan,  M.,  &  Silalahi,  A.  D. (2020). Optimization of production  costs  with  simplex method. Journal  of  Community Research  and  Service, 4(2),  66-76. https://doi.org/10.24114/jcrs.v
4i2.15277 Haslan,  R.  (2018).  Optimalisasi produksi  kopi  bubuk  asli Lampung dengan metode simpleks  (Studi  kasus  industri rumahan  kopi  bubuk  asli Lampung di Waydadi Kecamatan  Sukarame  Bandar Lampung). Jurnal  Teori  dan
Terapan  Matematika ,  17(2),  25-34 https://doi.org/10.29313/jmtm. v17i2.3852
Krisnadewi,  N.  P.,  &  Setiawan,  P.  Y. (2018).  Optimalisasi  produksi pada usaha kecil Kripik Terry di Desa Nyanglan Kaja, Kecamatan Tembuku  Kabupaten  Bangli. Manajemen , 7(11), 1 – 30.
Mabrur,  M.  A.,  Wahyuni,  S.,  & Dermawan,  V.  (2021).  Studi optimasi alokasi air pada daerah irigasi Bilokka Kecamatan Panca Lautang Kabupaten Sidrap Provinsi Sulawesi Selatan menggunakan  Program  Linear. Jurnal  Teknologi  dan  Rekayasa
Sumber  Daya  Air ,  1(1),  170 – 179. https://doi.org/10.21776/ub.jtr esda.2021.001.01.15 Makni,  J.,  Wardana,  H.,  Studi,  P.,  & Informatika, T. (2019). Pemodelan minimasi biaya produksi  menggunakan  metode simpleks. Jurnal  BITE ,  1(1),  32 –
42.
Nasrudin, I., & Nurbani, S. N. (2019). Perbaikan  sistem  kerja  dalam meningkatkan produktivitas dan efektivitas waktu kerja produksi bagi  pengusaha  kerupuk  kulit dorokdok (UMKM) di Sukarenggang Kabupaten Garut. Jurnal  Rekayasa  Industri  dan
Mesin , 1(2), 96 – 103.
Nasution.  (2008). Perencanaan  dan pengendalian  produksi .  Graha Ilmu.
Nursyanti,  Y.  (2019).  Minimasi  biaya produksi  pada  produk  Winker Relay melalui perencanaan produksi agregat. Jurnal Penelitian  Ekonomi  dan  Bisnis , 4(2), 143 – 152. https://doi.org/10.33633/jpeb.v 4i2.2556
Nuryana,  I.  (2019).  Optimasi  jumlah produksi  pada  UMKM  Raina
Kersen  dengan  metode  linear programming. Jurnal Media Teknologi , 6(1), 67 – 90.
Oladejo,  N.  K.,  Abolarinwa,  A., Salawu, S. O., Lukman, A.  F., &
Bukari, H. I. (2019). Optimization  principle  and  its ’ application in optimizing landmark  university  bakery production using linear programming. International Journal  of  Civil  Engineering  and Technology , 10(2), 183 – 190.
Pamungkas, M. B., & Arief, W. (2018). Aplikasi  metode  arima  box- jenkins untuk meramalkan kasus DBD  di  Provinsi  Jawa  Timur. The  Indonesian  Journal  of  Public Health , 13(2), 181-194. https://doi.org/10.20473/ijph.v l13il.2018.181-194 Pulukadang,  M.  I.,  Langi,  Y.,  & Rindengan, A. J. (2018). Optimasi  perencanaan  produksi pada  CV.  Meubel  Karya  Nyata Gorontalo  menggunakan  model program linear fuzzy. D’cartesian , 7(2), 78.
https://doi.org/10.35799/dc.7.2 .2018.20629
Robial,  S.  M.  (2018).  Perbandingan
Model  Statistik  pada  analisis metode  peramalan  time  series (Studi kasus: PT. Telekomunikasi  Indonesia,  Tbk Kandatel Sukabumi). Jurnal Ilmiah SANTIKA , 8(2), 1 – 17.
Sanny,  L.,  Haryadi,  S.,  &  Andrie,  Y.
(2011).  Penerapan  model  linier programming untuk mengoptimalkan jumlah produksi  dalam  memperoleh keuntungan  maksimal. Jurnal
Ekonomi 2(2), 152 – 157. Sitangganga. (2021). Penerapan program  linear  fuzzy  dalam optimalisasi  jumlah  produksi dan  keuntungan  di  K-Bakery. Indonesian  Journal  of  Applied Mathematics , 1(2), 34 – 36.
Suryanto, Nugroho, E. S., & Putra, R. A.  K.  (2019).  Analisis  optimasi keuntungan  dalam  produksi keripik  daun  singkong  dengan linier  programming  melalui metode  simpleks. Manajemen ,
11(2), 226 – 236.
Taylor. (2005). Operations management. Upper Saddle River.
Trihayuningtyas,  E.,  Wulandari,  W., Adriani,  Y.,  &  Sarasvati,  S. (2019).  Media  sosial  sebagai sarana  informasi  dan  promosi pariwisata  bagi  generasi  Z  di Kabupaten Garut. Tourism Scientific  Journal ,  4(1),  1-22. https://doi.org/10.32659/tsj.v4i
1.46